Бойжеткен электр ұрлығын болдырмауға көмектесетін стартап ойлап тапты. Оның жобасы $5 млн-ға бағаланып отыр

Наджима Ноефтова – Душанбе қаласының тумасы. Бастапқыда ол өмірін технологиямен байланыстырғысы келмеген, сондықтан әлеуметтанушы мамандығын таңдаған. Алайда университетті тәмамдаған соң, IT-компанияда рекрутер болып жұмысқа орналасып, көп ұзамай бұл саланың өзіне қызық екенін түсінеді. Кейін Тәжікстандағы zypl.ai стартапына кіріп, CEO ассистентінен атқарушы директор деңгейіне дейін көтеріледі. Ал, 2024 жылдың соңынан бері Наджима өз жобасы – epsilon3.ai стартапын дамытып келеді. Компания болжам жасау модельдерін құрастырып, негізінен GovTech секторымен жұмыс істейді.

Digital Business пен Astana Hub-тың бірлескен «Орталық Азияның 100 стартап тарихы» жобасы аясында Наджима IT саласына бірден келмеуінің себебін, epsilon3.ai қалай пайда болғанын және оның шешімдері қалай электр энергиясын ұрлаудың алдын алатынын айтып берді. Сондай-ақ, мемлекеттік органдармен келісімге келудің қаншалықты қиын болғанын және не себепті әзірге Еуропа елдеріне шығуды жоспарламайтынын да түсіндірді.

«Мен IT тек ер адамдарға арналған деп ойлайтынмын»

– Наджима, сіздің IT-дегі жолыңыз қалай басталды?

– 2018 жылы мектепті бітіріп, қай мамандықты таңдасам деп ойландым. Математика сыныбында оқысам да, IT тек ерлерге арналған, менің ол салада жұмысым жоқ деп сенімді болдым. Сондықтан Мәскеудегі Ресей мемлекеттік әлеуметтік университетінің «Әлеуметтану» факультетіне түстім.

Оқу кезінде үнемі қосымша жұмыс істедім, ал төртінші курста толық уақытты қызмет іздеуге бел будым. Сол кезде рекрутер болып IT-агенттікке орналастым. Көп жағдайда фронтенд және бэкенд әзірлеушілерімен сұхбат өткізетінмін, бірақ кейде ML-инженерлер, AI-продакт-менеджерлер сияқты жасанды интеллект саласының мамандарымен де сөйлесетінмін. Бастапқыда «жасанды интеллект мен үшін емес» деп ойласам да, бір сәтте мен IT саласында жұмыс істегім келетінін түсіндім.

Университетті бітірген соң Тәжікстанға оралып, қашықтан жұмыс істей бастадым. Біраз уақыттан кейін бұл формат маған сай келмейтінін сездім де, продакт-менеджмент курстарына қатысып, Душанбе қаласынан офлайн жұмыс іздей бастадым.

– Қай салалар бойынша жұмыс қарадыңыз?

– Әртүрлі вакансияларға жауап жібердім, бірақ өзімді халықаралық ұйымдарда елестететінмін. Дегенмен жақын құрбым zypl.ai компаниясында жұмыс істеп жүрген, сол маған осы жерге барып көруге кеңес берді. Компанияның сайтынан бір позицияны кездейсоқ таңдап, түйіндемемді жолдадым.

Маған HR маманы хабарласты. Менде IT саласында нақты тәжірибем жоқ екенін, бірақ дәл осы командада жұмыс істеуді қатты қалайтынымды ашық айттым. Нәтижесінде маған екі бос орын ұсынды: кеңсе менеджері немесе CEO ассистенті. Әрине, екіншісін таңдадым да, шамамен бір жылдай Азизджон Азимидің көмекшісі болдым.

Осы уақыт ішінде стартаптың қалай жұмыс істейтінін толық түсіндім, кәсіби тұрғыда қатты өстім. Сондықтан өткен жылдың көктемінде A7Sigma холдингі құрылып жатқанда, мені A7σ атқарушы офисінің менеджері етіп тағайындады. Кейінірек директор атандым. Дәл осы жұмыс барысында біз командамен epsilon3.ai идеясын ойлап таптық, оны A7σ командасы дамыта бастады.

«Біздің модельдердің дәлдігі – 99%»

– Қазір epsilon3.ai қандай қызмет ұсынады?

– epsilon3.ai GovTech-компанияларға арналған талдау және болжау шешімдерін әзірлейді. Мұны біз zypl.ai R&D-командасы жасаған zGAN атты синтетикалық деректер генераторы арқылы іске асырамыз. Бұл технология GAN (Generative Adversarial Network), яғни генеративті бәсекелес желілер отбасына жатады. Оның негізінде ойын теориясының принциптері жатыр. GAN екі бөліктен тұрады: генератор — шынайы деректерге өте ұқсас синтетикалық деректер жасайды, ал дискриминатор — нақты және жасанды деректерді ажыратуды үйренеді.

zGAN-ның басқа жүйелерден ерекшелігі — ол мақсатты түрде аутлайерлерді (деректер жиынтығындағы ерекше, қалыптан тыс нысандар – Digital Business еск.) генерациялай алады. Көп жағдайда машиналық оқытуда мұндай деректер жойылады, өйткені олар модельге теріс әсер етуі мүмкін. Ал біз керісінше, синтетикалық жолмен аутлайерлер қосып, нормадан ауытқуларды анықтаймыз. Мысалы, энергетикалық компанияның жағдайында zGAN электр тұтынудың кенет артуы, төмендеуі немесе есептегіш нөл көрсетіп тұрса да, энергия жұмсалуы сияқты күтпеген жағдайларды көрсетеді.

Бір жоба үшін Өзбекстан нарығын зерттедік. Ресми дерек бойынша, 2024 жылы елде $108 млн-ның электр энергиясы ұрланған. Егер біздің жүйе сол көлемнің тек 20-30 пайызын ғана «ұстай» алса да, бұл ондаған миллион доллар үнемдеуге мүмкіндік береді.

– Демек, epsilon3.ai мен zypl.ai бір технологияға сүйенеді ғой. Онда неге бөлек стартап құру қажет болды?

– Иә, бастапқыда zGAN финтех секторындағы міндеттерге арнап жасалған еді. Алайда уақыт өте келе бұл технологияның әлеуеті әлдеқайда кең екені байқалды, оны мемлекеттік цифрлық қызметтерде де қолдануға болатынын түсіндік. Бірақ zypl.ai тек финтехке бағытталғандықтан, GovTech бағытын толық ауқымда дамыту мүмкін болмады. Сондықтан жаңа салаларға арналған жеке жоба – epsilon3.ai құрылды.

– GovTech-компаниялар сіздердің өніміңізге қалай қарады?

– Егер «суық» клиенттерге, яғни бізбен таныс емес ұйымдарға барсаңыз, қарсылық көп болады. Сондықтан біз басқа стратегияны таңдадық. Бүкіл Орталық Азиядағы IT-экожүйенің мүмкіндіктерін барынша пайдаландық.

2024 жылдың соңында Қазақстан Республикасының Жасанды интеллект және цифрлық даму министрлігі қолдаған Industrial AI Accelerator бағдарламасына қатысуға өтініш бердік. Бұл бағдарлама бизнес пен мемлекеттік құрылымдарды біріктіріп, бірлескен жобаларды жүзеге асыруға арналған. Сол жерде біз алғашқы клиентімізді таптық. Қазақстандық Karabatan Utility Solutions компаниясы үшін пилоттық жоба жасадық.

Одан кейін клиенттер өздері хабарласа бастады. Көпшілігі zypl.ai компаниясын бұрыннан білетін, сондықтан бізге деген сенім де жоғары болды. Компанияның жасанды интеллект саласындағы беделі мен халықаралық тәжірибесі epsilon3.ai-ге қосымша сенім әкелді.

Бізге Astana Hub та үлкен көмек көрсетіп келеді. Соңғы бірнеше айда олардың қолдауымен жобамызды Қазақстан президенті, Иордания королі және Душанбе әкімі алдында таныстырдық. Қазір мен өзім Астанада тұрамын, сондықтан көптеген сұраныстар тікелей осында келеді. Мысалы, жақында Қазақстан Энергетика министрлігінен кездесу туралы шақыру алдық.

– Мемлекеттік құрылымдардан бөлек, кімдер сіздердің клиенттеріңіз болуы мүмкін?

– Біз квазимемлекеттік сектор өкілдерімен де жұмыс істейміз. Біздің алғашқы пилоттарымыздың бірі — жоғарыда айтқан Karabatan Utility Solutions, ол Қазақстанда электр энергиясын өндіру және тарату саласында жұмыс істейді.

Біздің модельдер 99% дәлдікке жетеді және тек энергетикамен шектелмейді. Мысалы, Smart City жоспарлаудағы болжау жобалары – біз үшін тамаша бағыт.

Одан бөлек, қазір біз B2B секторын да белсенді дамытып жатырмыз. Операциялық үдерістерін оңтайландырғысы келетін кез келген бизнес біздің клиентіміз бола алады. Қазір телеком-операторлармен де пилоттық жобалар жүргізіп жатырмыз.

«Егер мемлекетке бірдеңе жасағың келсе, оны тегін жаса»

– Жұмыс істеу үшін клиенттерден қандай деректер қажет?

– Бұл тапсырыс берушінің сұранысына байланысты. Мысалы, сіз қаланың бір ауданында электр энергиясын тұтыну көлемін болжағыңыз келеді делік. Мұны барынша дәл орындау үшін, бізге сол аудан тұрғындарының немесе пәтерлердің кемінде бір жылдық, ең дұрысы үш жылдық деректері қажет. Егер деректер күн сайын немесе сағат сайын жазылып отырса, тіпті жақсы.

Мәселен, бір жобада біз 15 мың қолданушының бір жылдық, сағат сайынғы деректерін талдадық. Кей жерлерде аздаған олқылықтар болса, оларды синтетикалық мәндермен толықтырдық. Соның нәтижесінде модельдің дәлдігі 99% болды.

– Мұндай ақпарат — өте құпия. Клиенттерді деректермен бөлісуге қалай көндіресіздер?

– Біз алған деректерде ешқандай жеке мәлімет болмайды. Бізге адамдардың аты-жөні немесе байланыс деректері қажет емес. Сонда да, осындай анонимді форматтағы деректердің қауіпсіздігіне ерекше мән береміз, ешқайда таралып кетпеуін толық қамтамасыз етеміз.

– Кейде мемлекеттік органдар жас фаундерлерге, әсіресе әйелдерге сенімсіз қарайды. Сіз жынысы, не жасына қарай шеттету секілді жағдайларға кездестіңіз бе?

– Бақытымызға қарай, стартап-индустрияда жүргеніме біраз болса да, гендерлік дискриминацияға тап болған емеспін. Бірақ жас ерекшелігіне байланысты сенімсіздік кездескен кездер болды. Кейде жас екеніңді көріп, өзіңнің біліктілігіңді дәлелдеуге тура келеді. Бұл да түсінікті жағдай: маңызды шешімдер қабылдайтын клиенттер жас командаға бірден сеніп кете алмайды.

Алайда стартап қауымдастығында фаундерлердің орташа жасы – 30-дан аспайды. Бұған қоса, Азизджон Азими – өзі де жас кәсіпкер, бірақ айтарлықтай табысқа жеткен. Көп адам бізге дәл осы факторға байланысты сенім артады.

– Жұмыс барысында тағы қандай қиындықтар болды?

– Ең басты қиындықтар – бюрократия және шешім қабылдайтын тұлғалардың көптігі. Соның салдарынан келіссөздер мен келісімшарттарға қол қою процесі ұзаққа созылады. Ең қиыны – нақты шешім қабылдайтын адамға дейін жету.

Бірде бізге біреу: «Егер мемлекетке бірдеңе жасағың келсе, оны тегін жаса» деген кеңес айтты. Сол сөзді ескеріп, алғашқы уақытта болашақ клиенттерге тегін пилоттық жобалар жасап көрдік. Мақсатымыз – тәжірибемізді дәлелдеп, нәтижені көрсету еді. Тек содан кейін ғана коммерциялық келісімдерге көше бастадық. Қазір бұл стратегиядан біртіндеп бас тартып жатырмыз, өйткені портфолиомызда жеткілікті нақты кейстер жинақталды. Енді жаңа клиенттермен бірден ақылы негізде жұмыс істейміз.

Бұдан бөлек, кейде өзімде эмоционалды тербелістер болады: бірде шабыт пен мотивация тасып тұрса, бірде бәрі сәтсіз болатындай көрінеді. Кейде мұндай көңіл-күй аптасына бірнеше рет ауысып тұрады. Жақында біз Astana Hub және Google for Startups ұйымдастырған Silkway Accelerator бағдарламасына қатыстық. Трекерлер бізге мұның қалыпты құбылыс екенін айтты. Стартап жолында бәрі осындай эмоционалдық кезеңдерден өтеді екен.

Акселерация кезінде жоба айтарлықтай дамыды. Бастапқыда біз тек болжам жасау модельдерін құратын стартаппыз деп позициялағанбыз.Бірақ уақыт өте келе толыққанды AI зертханасына (AI Lab) айналғанымызды түсіндік: енді тек талдау мен модель құрумен шектелмейміз, сонымен қатар деректерді диагностикалау, өңдеу және толық енгізу циклін орындаймыз.

– epsilon3.ai-дің бәсекелестері бар ма?

– Қазір Орталық Азияда GovTech бағытында түрлі өнім ұсынғысы келетін стартаптар көбейді. Олардың арасында бізге ұқсас шешім ұсынатындары болуы мүмкін. Бірақ zGAN технологиясы әзірге тек бізде бар.

Бастапқыда epsilon3.ai америкалық Palantir Technologies компаниясының (Деректерді талдау үшін бағдарламалық жасақтама әзірлейтін америкалық компания – Digital Business еск.) үлгісімен жасалды. Қазір олар әрі бәсекелесіміз, әрі шабыт көзі. Дегенмен Palantir Орталық Азия нарығында жұмыс істемейді.

«Мұндай көлемдегі жұмыстың бағасы $200 бола алмайды»

– Қазір стартаптың қанша клиенті бар?

– Қазірге дейін қол қойылған келісімшарттар жоқ, себебі GovTech саласында келісім процесі ұзақ жүреді. Бірақ біз пилоттық жобаға тек ол төленетін жағдайда ғана келісеміз.

– Қалай ақша таппақшысыздар?

– GovTech секторын біртіндеп SaaS моделіне үйретіп жатырмыз. Әдетте стандартты тәсілмен жұмыс істейміз: алдымен модель мен интерфейс әзірлейміз, барлық қажетті дашбордтарды ұсынамыз, ал кейін жаңа деректер пайда болған сайын өнімді тұрақты түрде жаңартып, жетілдіріп отырамыз.

Дегенмен біз тапсырыс берушілерге оңай икемделе аламыз. Кейбір компаниялардың ішкі ережелері мұндай форматта жұмыс істеуге мүмкіндік бермейді. Мысалы, қазір бір клиентпен толық end-to-end шешім туралы келісіп жатырмыз — яғни өнімді «кілтті тапсыру» принципімен жасап, кейін техникалық қолдауды жалғастырамыз.

– Жазылымның орташа бағасы қандай болады?

– Әр жағдай жеке қаралады, ал соңғы баға тапсырманың көлемі мен күрделілігіне байланысты. Бірақ кез келген жағдайда пилоттық жобаның өзі бірнеше мың доллар тұрады, өйткені әр клиент үшін біз үлкен дайындық жұмысын атқарамыз. Кейде бізге келетін мәліметтер өңделмеген күйде болады, сондықтан алдымен оларды тазалап, құрылымдап, реттейміз.

Содан кейін тапсырыс берушінің нақты сұранысына бейімделген модель жасаймыз және оған арналған жеке интерфейс құрастырамыз. Мұндай көлемдегі жұмыстың бағасы ешқашан $200 бола алмайды.

«$5 млн-ға бағалана отырып, $175 мың инвестиция тарттық»

– Жобаны қандай қаражатпен дамытып келдіңіздер?

– Бастапқыда холдинг тобының есебінен жұмыс істедік. Бірақ биыл наурыз айында алғашқы инвестиция алдық, $5 млн-ға бағалана отырып, $175 мың тарттық. Бізге Қазақстанның White Hill Capital қоры мен Сингапурлық Battery Road компаниясы сенім білдірді.

– Келіссөздер қанша уақытқа созылды?

– Ашық айтсам, инвесторларды көп иландырудың қажеті болмады. Олар идеяға бірден қызығушылық танытты. Оның үстіне бұл қорлар zypl.ai компаниясын бұрыннан біледі, сондықтан келіссөз басталғаннан бастап қаржы алынғанға дейін бірнеше ай ғана өтті.

Инвесторларды қызықтырған басты сұрақ zGAN технологиясын басқа қандай салаларда қолдануға болатыны еді. Бұдан бөлек, біздің командамыздың жұмысына байланысты мұқият due diligence жүргізілді.

– Тартылған қаржы қайда жұмсалды?

– Ең алдымен команданы дамытуға. Қазір epsilon3.ai құрамында менімен бірге шамамен 10 адам жұмыс істейді. Біз түрлі елдерден білікті мамандарды шақырдық, олардың көмегімен жобаларды бұрынғыдан әлдеқайда жылдам жүзеге асырып жатырмыз. Мысалы, бұрын пилоттық жобаны жасауға шамамен бір ай кетсе, қазір оны екі аптада бітіре аламыз.

Команда ұлғайған сайын мүмкіндіктеріміз де артты. Бұрын тек болжам жасайтын модельдер құра алсақ, енді бізде AI-агенттер жасай алатын мамандар бар. Бұл клиенттер арасында жиі сұралатын қызмет, енді біз оны толық ұсына аламыз.

– Келесі инвестициялық раундты қашан өткізуді жоспарлап отырсыздар?

– Біз қазір де инвестиция тарту процесін жалғастырып жатырмыз және pre-seed раундты $400 мыңға жабуды көздеп отырмыз. Орталық Азиядағы бірнеше венчурлық қорлардан алдын ала келісімдер бар.Тартылған қаржы бизнес-дамуға және Тәжікстан мен Қазақстанда кеңсе ашуға жұмсалады.

– Ал стартаптың алдағы бір жылдағы жоспары қандай?

– Негізгі назарымыз — Орталық Азияда. Біз қазірдің өзінде бірнеше сәтті пилот жасадық, енді оларды нақты табыс көзіне айналдырғымыз келеді. Мақсатымыз — белгілі бір табыс деңгейіне жетіп, келесі инвестициялық раундқа шығу. Одан кейін Таяу Шығыс нарығына кіруді жоспарлап отырмыз.

Еуропаға жақын арада шығу ойда жоқ, себебі ол жақта жасанды интеллект саласындағы бюрократиялық шектеулер көп. Бірақ басқа аймақтарды қарастыруымыз мүмкін, тек негізгі мақсаттарымыз орындалғаннан кейін. Ең бастысы — бәрін кезең-кезеңімен, жүйелі түрде істеу.